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在Elasticsearch集群创建向量索引 在Elasticsearch集群使用向量索引搜索数据 在嵌套字段中使用向量索引 优化向量检索写入与查询性能 管理向量索引缓存 向量检索的客户端代码示例（Python） 向量检索的客户端代码示例（Java） 父主题： 增强Elasticsearch集群搜索能力
设置Elasticsearch集群SMN告警通知 设置Elasticsearch告警同步到Prometheus 智能检测Elasticsearch集群风险 查询和管理Elasticsearch集群日志 父主题： 使用Elasticsearch搜索数据
默认取值: 不涉及 instance_id 是 String 参数解释: 指定替换节点ID。 约束限制: 不涉及 取值范围: 节点ID。通过查询集群详情获取instances中的id属性。 默认取值: 不涉及 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 migrateData
配置Elasticsearch集群读写流量控制策略2.0 配置Elasticsearch集群读写流量控制策略1.0 配置Elasticsearch集群大查询隔离 配置Elasticsearch集群聚合增强 配置Elasticsearch集群读写分离 切换Elasticsearch集群冷热数据
write.retry.count”：默认重试3次。 “es.batch.write.retry.wait”：每次重试等待时间10s。 如果对查询的实时性级别要求不高的话，可以调整下分片刷新的时间（默认是每秒刷新一次），提高写入速度。 PUT /my_logs { "settings":
"false"：不迁移数据。 默认取值: "true" shrinkNodes 是 Array of strings 参数解释: 需要缩容的节点ID。 通过查询集群详情获取instances中的id属性。 agency_name 否 String 参数解释: 委托名称，委托给CSS服务，允许CSS调用您的其他云服务。
"index": "log", "alias": "log" } } ] } 报错信息： { "error" : { "root_cause" : [ { "type" : "ille
近邻或近似近邻检索。 OpenSearch 1.3.6 向量检索特性介绍 存算分离 存算分离支持将集群新写入的数据存储在SSD来达到最佳的查询检索性能，将历史数据存储到OBS中降低数据的存储成本。 存算分离和切换冷热数据比，更适用于对搜索性能要求不高的场景，冷数据存储在OBS中，存储成本更低一些。
"include_global_state": false //默认false表示cluster state和其他的一些state不会保存下来 } 查询快照状态。 GET _snapshot/my_backup/snapshot_name/_status 恢复自定义仓库中的索引。 POST
计算和排序。本方法不需要对所有向量都进行复杂的计算，可以有效提高检索效率。 向量检索即在一个给定的向量数据集中，按照某种度量方式，检索出与查询向量相近的K个向量（K-Nearest Neighbor，KNN），但由于KNN计算量过大，通常只关注近似近邻（Approximate Nearest
如果采用指定_id的写入方式，数据写入时会先触发一次查询操作，进而影响数据写入性能。对于不需要通过_id检索数据的场景，建议使用随机生成的_id。 设置合适的分片数 分片数建议设置为集群数据节点的倍数，且分片的大小控制在50GB以内。 关闭副本 数据写入与查询错峰执行，在数据写入时关闭数据副本，待数据写入完成后再开启副本。
操作角色。参数范围： node role value 是 String 操作参数。参数说明： 当操作角色为node时，value为节点ID,通过查询集群详情获取instances中的id属性。 当操作角色为role时，value为节点类型(ess、ess-master、ess-clie
计算和排序。本方法不需要对所有向量都进行复杂的计算，可以有效提高检索效率。 向量检索即在一个给定的向量数据集中，按照某种度量方式，检索出与查询向量相近的K个向量（K-Nearest Neighbor，KNN），但由于KNN计算量过大，通常只关注近似近邻（Approximate Nearest
e.printStackTrace(); System.out.println(e.getHttpStatusCode()); System.out.println(e.getRequestId());
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